epidemic forecasting | BriefGPT

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MPSTAN：基于族群分布的时空关注网络用于流行病预测
本文提出了一种新型的混合模型 —— 基于母体群体的时空注意力网络（MPSTAN），通过将多点流行病学知识与时空模型相结合并自适应定义不同点之间的相互作用来提高流行病预测的准确性。在两个代表不同流行病学演化趋势的数据集上的广泛实验表明，我们提
PDFa year ago
KDD利用图神经网络探索空间传播进行地区疫情预测
提出了一种基于图神经网络的流行病预测模型 EpiGNN，该模型通过传播风险编码、区域感知图学习器和外部资源融合等操作，能够更好地探索流行病的时空依赖关系，提高预测效果。在 5 个真实流行病数据集上的实验结果表明，EpiGNN 模型的 RMS
PDF2 years ago
AAAIEINNs：流行病学信息引导的神经网络
我们介绍了 EINNs，这是一个基于机械模型提供的理论基础和人工智能模型提供的数据驱动的表达能力，以及摄入异构信息的能力，用于流行病预测的框架。通过物理 - 信息神经网络的工作来学习潜在的流行病动态并将相关知识转移给另一个神经网络，这个网络
PDF2 years ago
KDD利用大规模运动数据预测 COVID-19 传播
基于电信数据的 Hawkes 模型为公共卫生决策者提供了一个可扩展的预警系统，可有效预测新冠疫情的传播趋势并优于基准方法。
PDF3 years ago
AAAIEpiBench 平台推动基于 AI/ML 的疫情预测：原型演示实现人类专家级别的性能
在 COVID-19 大流行期间，人们致力于开发基于机器学习的流行病预测技术，但不存在基准来宣称新的 AI/ML 技术是否比现有技术更好。因此，本文提出了 EpiBench，这是一个由社区驱动的基准平台，旨在标准化新型 AI/ML 技术在流
PDF3 years ago